對(duì)于MapReduce相信大家并不陌生，它是大數(shù)據(jù)Hadoop家族中最重要的成員之一，是一個(gè)運(yùn)行在Hadoop平臺(tái)上的分布式計(jì)算框架，對(duì)于大數(shù)據(jù)這塊，大家總是覺得高深莫測(cè)，淺嘗輒止，今天我們就通俗易懂的給大家講講，讓大家真正的感受到MapReduce是什么？如何使用？在哪些場(chǎng)景下用？

我們先來(lái)一個(gè)簡(jiǎn)單的Case，冬天來(lái)了，是吃火鍋的季節(jié)了，你買了肥牛、蘑菇、白菜、香菜、豆腐、鴨血、小蔥，一個(gè)個(gè)的處理干凈，裝在盤子里，火鍋底料一放，菜一下，香噴噴的火鍋就出來(lái)了。在這個(gè)吃火鍋的場(chǎng)景中，我們可以抽象一下，它包含兩部分：洗干凈菜，煮菜，換做MapReduce的語(yǔ)言，每洗干凈一個(gè)菜就是一個(gè)Map操作，將白菜Map一下，香菜Map一下，每煮一次火鍋就是一個(gè)Reduce操作。這意味著每煮一次火鍋就需要把洗干凈的菜都放進(jìn)來(lái)，也就是把所有Map操作的菜都處理一下。

MapReduce還是一個(gè)分布式計(jì)算框架，所謂分布式就是可以多個(gè)操作并行。你煮的火鍋實(shí)在太好吃了，在民意要求下，你開啟了火鍋店，做大做強(qiáng)又開啟了火鍋分店，這時(shí)候你需要多個(gè)人去洗菜，一個(gè)人負(fù)責(zé)洗白菜、一個(gè)人負(fù)責(zé)切肥牛、一個(gè)人負(fù)責(zé)切豆腐，當(dāng)所有的人都處理完了之后，就有了處理好的白菜、肥牛、豆腐，這些都是基于Map白菜、Map肥牛、Map豆腐的操作下進(jìn)行的，Reduce操作是基于Key來(lái)進(jìn)行，Key就是洗干凈的白菜、肥牛、豆腐，Reduce之后就是一桌又一桌的火鍋。

總結(jié)一下，MapReduce是包含兩部分，即Map操作、Reduce操作，Map操作就是映射操作，它接受一個(gè)輸入，產(chǎn)生一個(gè)中間鍵值對(duì)的輸出，MapReduce框架會(huì)把Map函數(shù)中參數(shù)的中間鍵值對(duì)里相同的鍵值傳給Reduce函數(shù)。Reduce操作就是化簡(jiǎn)，它接受一個(gè)鍵值，將這組值合并產(chǎn)生更小的值。

今年的雙十一開始了，老板交給你一個(gè)任務(wù)，統(tǒng)計(jì)下所有牛仔褲最受歡迎的top3。如果是小電商平臺(tái)，那很簡(jiǎn)單，寫個(gè)程序獲取所有的牛仔褲，遍歷一下每條牛仔褲被購(gòu)買的次數(shù)，再做一個(gè)排序，就知道最受歡迎的牛仔褲了。但是當(dāng)我是一個(gè)中型電商平臺(tái)時(shí)，遍歷就會(huì)比較慢了，這時(shí)候可以寫一個(gè)多線程的程序，在多核機(jī)器上去運(yùn)行就行。當(dāng)我是一個(gè)大型電商平臺(tái)，比如淘寶、京東、拼多多，我們就可以把計(jì)算每個(gè)牛仔褲被買次數(shù)的作業(yè)分給多臺(tái)機(jī)器去計(jì)算，把總的銷售數(shù)據(jù)分成N份，每臺(tái)計(jì)算機(jī)計(jì)算1份，最后匯總起來(lái)倒序排即可。上述三種算法，其實(shí)我們也可以使用MapReduce來(lái)完成噢。

在MapReduce中，Map函數(shù)和Reduce函數(shù)都是由我們自己定義的，在統(tǒng)計(jì)牛仔褲的銷量top3場(chǎng)景中，我們定義map函數(shù)獲取每款牛仔褲，Reduce函數(shù)統(tǒng)計(jì)每款牛仔褲被購(gòu)買的次數(shù)。在下圖中，Map函數(shù)接受的key是所有商品，值是取牛仔褲，每遇到一個(gè)牛仔褲就產(chǎn)生一個(gè)中間鍵值對(duì)<jeans,1>，不同牛仔褲是不同的鍵值對(duì)，比如bluejeans，yellowjeans。Map函數(shù)將鍵值相同的鍵值對(duì)都傳遞給reduce，reduce將每個(gè)鍵值對(duì)的value進(jìn)行累加，最后獲取到每條牛仔褲被購(gòu)買的次數(shù)，存儲(chǔ)在底層的分布式文件系統(tǒng)HDFS中，業(yè)務(wù)層可以通過(guò)接口獲取數(shù)據(jù)，展現(xiàn)最熱銷的top3牛仔褲。

通過(guò)實(shí)例我們明白了MapReduce是個(gè)什么東東，我們可以再結(jié)合Google論文中的工作原理流程圖來(lái)進(jìn)行最后的梳理。

在流程圖中上層業(yè)務(wù)通過(guò)UserProgram連接MapReduce庫(kù)，將輸入文件分成M份，即圖中的spilt0、spilt1、spilt2、spilt3、spilt4...，在使用master節(jié)點(diǎn)給worker節(jié)點(diǎn)分配Map作業(yè)，我們有M份文件就分配M個(gè)worker，被分配了Map作業(yè)的worker讀取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，生成中間鍵值對(duì)，存儲(chǔ)在內(nèi)存和磁盤中，Reduce函數(shù)也會(huì)根據(jù)作業(yè)數(shù)進(jìn)行分區(qū)，如果有M個(gè)作業(yè)，就分成M個(gè)區(qū)，由Master節(jié)點(diǎn)把分區(qū)作業(yè)從磁盤中傳遞給到ReduceWorker節(jié)點(diǎn)，Reduceworker節(jié)點(diǎn)獲取到所有的中間鍵值對(duì)之后，進(jìn)行排序處理，獲取每個(gè)相同中間鍵值對(duì)的值。當(dāng)所有的Map作業(yè)和Reduce作業(yè)都執(zhí)行完了之后，master節(jié)點(diǎn)喚醒userprogram獲取數(shù)據(jù)。

通過(guò)老板安排的簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的獲取最熱銷牛仔褲的任務(wù)，我們從原理到實(shí)踐講解了MapReduce的使用。MapReduce它比較適合大型網(wǎng)站的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、在海量數(shù)據(jù)中獲取某些有特征的數(shù)據(jù)，但是不太適合實(shí)時(shí)計(jì)算，從它的輸入都是靜態(tài)數(shù)據(jù)，計(jì)算過(guò)程，存儲(chǔ)是在HDFS都可以看到執(zhí)行任務(wù)相對(duì)耗時(shí)比較長(zhǎng)。我們結(jié)合自己業(yè)務(wù)情況，使用在最合適的場(chǎng)景即可。